new way to integrate vacciation data into website: have separate head and foot file and regenerate index every day
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img/*
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data/*
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index.html
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vac_state.html
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@@ -149,11 +149,17 @@ def plot(data, countries, pop, **kwargs):
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print(f"=====> plotting failed for {loc}, skipping plot. Error: {e}")
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print(f"=====> plotting failed for {loc}, skipping plot. Error: {e}")
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## vaccination overview html
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## vaccination overview html
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with open("vac_state.html", "w") as f:
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with open("index.html", "w") as f:
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# header
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# site header
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with open("index.html.head", "r") as g:
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f.write(g.read())
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# table header
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f.write("<table><tr><th>Land</th><th>Impfungen</th><th>Impfrate</th></tr>\n")
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f.write("<table><tr><th>Land</th><th>Impfungen</th><th>Impfrate</th></tr>\n")
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# data
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# data
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for loc, tvac, rvac in vaccs:
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for loc, tvac, rvac in vaccs:
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f.write(f"<tr><td>{loc}</td><td>" + f"{tvac:,d}".replace(",",".") + f"</td><td>{rvac:3.3f}%</td></tr>\n".replace(".", ","))
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f.write(f"<tr><td>{loc}</td><td>" + f"{tvac:,d}".replace(",",".") + f"</td><td>{rvac:3.3f}%</td></tr>\n".replace(".", ","))
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# footer
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# table footer
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f.write("</table>\n")
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f.write("</table>\n")
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# site footer
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with open("index.html.foot", "r") as g:
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f.write(g.read())
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@@ -1,37 +1,3 @@
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<html>
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<head>
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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
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<link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css">
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<link rel="icon" type="image/vnd.microsoft.icon" href="favicon.ico">
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<meta name="robots" content="noindex,nofollow" />
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</head>
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<body class=box>
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<div class=head>
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<h3>Visualisierung zu CoViD19</h3>
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</div>
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<h4>Idee</h4>
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Automatisierte Übersichtsplots für die ganze Welt, analog zu <a href=https://covh.github.io/cov19de/pages/Deutschland.html>dieser Seite</a>.
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Achtung: Die hier dargestellten Daten sind zwischen den Ländern kaum vergleichbar, da überall unterschiedliche Kriterien für Testung, Zählung und Meldung von Daten existieren.
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Ohne genaue Kenntnis der Situationen in den einzelnen Ländern ist ein aussagekräftiger Vergleich <b>nicht möglich</b>!
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Die Dunkelziffer hängt stark von der Testkapazität, -Häufigkeit und -Politik ab, manche Staaten geben nur frisierte Zahlen aus (siehe <a href="https://www.bbc.com/news/world-middle-east-53598965">hier</a> oder <a href="https://i.imgur.com/LncJBYp.png">hier</a>), und ist somit weder zeitlich noch räumlich als Konstante anzusehen!
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Anmerkung zum "infection state": Ich habe, angelehnt an die deutschen Vorgaben der Einschätzung einer Region als "Risikogebiet" bei 500 Neuinfektionen/1Mio EW in 7 Tagen, <b>willkührliche</b> Grenzen
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bei 5, 50 und 500 festgesetzt, um ein bisschen die Schwere des Geschehens einschätzen zu können.
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Das wird aber ganz massiv durch die Testrate, Meldekette, politische Einflussnahme, betroffene Bevölkerungsschichten, betroffene Regionen, etc. beeinflusst und die praktische Bedeutung dieser Grenzwerte kann für
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die einzelnen Länder <b>sehr unterschiedlich</b> sein!
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Die Daten stammen von <a href=https://ourworldindata.org/coronavirus-source-data>hier</a> und werden dort aus den WHO- und ECDC-Reports generiert.
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Von den extrem reichhaltigen Daten dort verarbeite ich nur die Zahl der Neufälle.
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Aktuelle Daten aus Deutschland mit vielen Hintergründen finden sich im <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Gesamt.html">Lagebericht des RKI</a>.
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<details>
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<summary><h2>Impfstatus / Vaccination state<h2></summary>
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<iframe src="vac_state.html" height="400px" width="100%"></iframe>
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</details>
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</details>
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<details open>
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<details open>
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index.html.head
Normal file
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index.html.head
Normal file
@@ -0,0 +1,33 @@
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<html>
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<head>
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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
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<link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css">
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<link rel="icon" type="image/vnd.microsoft.icon" href="favicon.ico">
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<meta name="robots" content="noindex,nofollow" />
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</head>
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<body class=box>
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<div class=head>
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<h3>Visualisierung zu CoViD19</h3>
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<h4>Idee</h4>
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Automatisierte Übersichtsplots für die ganze Welt, analog zu <a href=https://covh.github.io/cov19de/pages/Deutschland.html>dieser Seite</a>.
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Achtung: Die hier dargestellten Daten sind zwischen den Ländern kaum vergleichbar, da überall unterschiedliche Kriterien für Testung, Zählung und Meldung von Daten existieren.
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Ohne genaue Kenntnis der Situationen in den einzelnen Ländern ist ein aussagekräftiger Vergleich <b>nicht möglich</b>!
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Die Dunkelziffer hängt stark von der Testkapazität, -Häufigkeit und -Politik ab, manche Staaten geben nur frisierte Zahlen aus (siehe <a href="https://www.bbc.com/news/world-middle-east-53598965">hier</a> oder <a href="https://i.imgur.com/LncJBYp.png">hier</a>), und ist somit weder zeitlich noch räumlich als Konstante anzusehen!
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Anmerkung zum "infection state": Ich habe, angelehnt an die deutschen Vorgaben der Einschätzung einer Region als "Risikogebiet" bei 500 Neuinfektionen/1Mio EW in 7 Tagen, <b>willkührliche</b> Grenzen
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bei 5, 50 und 500 festgesetzt, um ein bisschen die Schwere des Geschehens einschätzen zu können.
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Das wird aber ganz massiv durch die Testrate, Meldekette, politische Einflussnahme, betroffene Bevölkerungsschichten, betroffene Regionen, etc. beeinflusst und die praktische Bedeutung dieser Grenzwerte kann für
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die einzelnen Länder <b>sehr unterschiedlich</b> sein!
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Die Daten stammen von <a href=https://ourworldindata.org/coronavirus-source-data>hier</a> und werden dort aus den WHO- und ECDC-Reports generiert.
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Von den extrem reichhaltigen Daten dort verarbeite ich nur die Zahl der Neufälle.
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Aktuelle Daten aus Deutschland mit vielen Hintergründen finden sich im <a href="https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Gesamt.html">Lagebericht des RKI</a>.
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<summary><h2>Impfstatus / Vaccination state<h2></summary>
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